60 numTestPts = 30 # 在30个不同lambda值下 61 wMat = np.zeros((numTestPts, np.shape(xMat)[1])) #系数矩阵 62 for i in range(numTestPts): 63 ws = ridgeRegres(xMat, yMat, np.exp(i-10)) 64 wMat[i,:] = ws.T 65 return wMat 66 67 """ 68 函数说明:绘制回归系数与lambd...
向前逐步回归(forward stepwise)每次添加一个预测变量到模型中,直到添加变量不会使模型有所改进为止。 向后逐步回归(backward stepwise)从模型包含所有预测变量开始,一次删除一个变量直到会降低模型质量为止。 向前向后逐步回归(stepwise stepwise 逐步回归) MASS包中的steAIC()函数可实现逐步回归模型,依据的是精确AIC准则...
Linearity The log of the mean rate, log(\lambda) , must be a linear function of x . 基本R软件的配套(默认安装)扩展包stats提供了glm()函数, 用来进行广义线性模型建模。 对家庭人口数问题(数据集在网址内),以total为因变量, 以户主年龄age为自变量, 先建立仅有一个自变量的模型: glmp1 <- glm(tot...
lambda:横坐标是log-lambda; dev:横坐标是模型解释的%deviance plot(fit, xvar = "lambda") 这里的横坐标是log-lambda,可以看做是正则化程度。 上面这幅图展示了随着lambda值的变化,每个变量系数的变化,可以看到随着lambda值变大,系数值逐渐减小,直至为0,上面的横坐标也显示随着lambda值变大,保留的变量数量也越...
我们使用最基本的rgam来拟合模型: R fit <- rgam 下面,我们使用不同的init_nz值拟合模型: RGAM算法第2步的自由度超参数可以通过df选项进行设置,默认值为4。以下是使用不同超参数拟合RGAM模型的示例: R gamma = 0.6, df = 8 函数rgam()为一系列lambda值拟合RGAM模型,并返回一个rgam对象。
酒质。将该模型应用于测试数据时,准确度为 0.75(95%CI:0.71-0.79),ROC 为 0.818,表明数据拟合较好。在进行惩罚性逻辑回归时,我们发现最大化ROC时,最佳调优参数为alpha=1和lambda=0.00086,准确度为0.75(95%CI:0.71-0.79),ROC也为0.818。由于 lambda 接近于零且 ROC 与逻辑回归模型相同,因此惩罚相对较小,...
而、和键告诉我们每个lambda值包含的特征、线性组件和非线性组件的索引。 预测 可以通过使用方法获得此模型的预测结果:每列给出了一个值的预测结果。 函数是一个方便的函数,可以给出由一个输入变量引起的预测组成部分。也就是说,如果RGAM给出预测结果
我们使用最基本的rgam来拟合模型: R fit <- rgam 下面,我们使用不同的init_nz值拟合模型: RGAM算法第2步的自由度超参数可以通过df选项进行设置,默认值为4。以下是使用不同超参数拟合RGAM模型的示例: R gamma=0.6, df =8 函数rgam()为一系列lambda值拟合RGAM模型,并返回一个rgam对象。
酒质。将该模型应用于测试数据时,准确度为 0.75(95%CI:0.71-0.79),ROC 为 0.818,表明数据拟合较好。在进行惩罚性逻辑回归时,我们发现最大化ROC时,最佳调优参数为alpha=1和lambda=0.00086,准确度为0.75(95%CI:0.71-0.79),ROC也为0.818。由于 lambda 接近于零且 ROC 与逻辑回归模型相同,因此惩罚相对较小,...
为了拟合一个Lasso 模型,我们再次使用glmnet()函数。然而,这一次我们使用的参数是α=1 任务 1. 验证设置α=1确实对应于使用第3节的方程进行套索回归。 2. 用glmnet函数进行Lasso 套索回归,Y为因变量,X为预测因子。 你不必在这里提供一个自定义的γ(lambda)值序列,而是可以依靠glmnet的默认行为,即根据数据选择γ...